משחק ותיק אסטרטגיות חדשניות
עודכן: מאת צוות פודקאסט·ישראל
/ הפרק במספרים
| פורסם | 22 באוגוסט 2024 |
|---|---|
| אורך | 11 דק׳ (קצר ב-20% מהממוצע בתוכנית) |
| קטגוריה | מדע |
על מה הפרק?
בינה מלאכותית כבר יודעת לזהות דפוסים בכדורגל, להציע מהלכים טקטיים ולהתריע על סיכון לפציעה. הבעיה הגדולה היא לא רק לבנות כלי חכם, אלא להגדיר לו יעד נכון ולספק מספיק מידע מגוון ואמין.
מהלשון של בוריס בקר ועד למיקום של 22 שחקנים לפני בעיטת קרן, הספורט מלא בתבניות שאפשר להפוך ליתרון. מערכות בינה מלאכותית מנתחות מסירות, מיקומים, מהירות, נתונים גופניים ואירועים על המגרש כדי לחזות אילו מהלכים עשויים להצליח. גוגל ומועדון הכדורגל ליברפול פיתחו כלי שמעריך מי יגיע ראשון לכדור אחרי בעיטת קרן ומה הסיכוי שיכוון אותו למסגרת. שימוש נוסף הוא חיזוי פציעות שנגרמות מעומס ושחיקה, לפי מעקב ממושך אחר מצבו הרגיל של כל שחקן. החסם המרכזי הוא מחסור בנתונים משותפים: מועדונים שומרים את המידע אצלם, ולכן המערכות מתקשות ללמוד משחקנים, קבוצות ועונות מגוונים.
/ תובנות מרכזיות
- זיהוי תבנית קטנה יכול לשנות תחרות שלמה: אנדרה אגאסי סיפר שבוריס בקר היה משרבב את הלשון לכיוון שהסגיר את ההגשה המתוכננת.
- שערים הם יעד בעייתי למערכת למידת מכונה מפני שהם נדירים. מדדי הסתברות כמו XG נותנים למערכת יעד תכוף ושימושי יותר.
- ניתוח בעיטות קרן מצמצם משחק מורכב למצב מוגדר שאפשר למדוד: מיקום השחקנים, מהירותם, הקשר שלהם לכדור והקשרים בין שתי הקבוצות.
- מעקב אחר העומס והמצב הגופני עשוי לזהות חריגה מהשגרה של שחקן ולהתריע שהוא מתקרב לסיכון לפציעה.
- מועדונים רוצים למנוע פציעות גם מסיבות כלכליות, אך הנטייה שלהם לא לחלוק מידע מגבילה את איכות כלי החיזוי של כולם.
ניתוח מאת מערכת פודקאסט·ישראל, מבוסס תמלול אוטומטי של הפרק. על המתודולוגיה והמגבלות
/ שאלות נפוצות על הפרק
- מה חשף אנדרה אגסי על בוריס בקר שעזר לו מול היריב במגרש?
- אגסי סיפר בריאיון שבקר היה מסגיר בלי משים את כיוון ההגשה שלו: רגע לפני החבטה הוא שרבב את הלשון לכיוון שאליו התכוון לשגר את הכדור. הכתבה של מכון דוידסון משתמשת בזה כדוגמה לתבנית שמי שמזהה אותה משיג יתרון, בדיוק מה שמערכות בינה מלאכותית עושות היום בקנה מידה אחר.
- מה בדק מרכז החדשנות של מועדון ברצלונה בעזרת בינה מלאכותית?
- החוקרים אספו נתונים ברזולוציה גבוהה מעשרות משחקים, כולל מיקום הכדור והשחקנים בעשרות אלפי מסירות והאירועים שבאו אחריהן. על בסיס הדוגמאות האלה הם אימנו מערכת שחוזה את ההסתברות למהלך מוצלח בעקבות מסירה לשחקן מסוים, כדי להחליט לאילו שחקנים ובאילו מיקומים כדאי למסור.
- למה קשה להשתמש בשערים בתור יעד למערכות למידת מכונה?
- שער הוא אירוע נדיר שמתרחש פעמים בודדות, ומהלך שמוביל אליו יכול להימשך דקות ארוכות עם שחקנים רבים על שטח גדול. לכן פותחו מדדי הסתברות כמו xG, שמחשבים את הסיכוי לשער ונותנים למערכת יעד ברור יותר להתאמן עליו.
- מה פיתחו Google ומועדון ליברפול לניתוח בעיטות קרן?
- הכלי מייצג את הקשרים בין 22 השחקנים על המגרש באמצעות נתונים אישיים של כל אחד, מיקום, מהירות, מיקום ביחס לכדור, משקל וגובה, וסימון של שיוכו הקבוצתי. הוא חוזה מי יגיע ראשון לכדור אחרי הבעיטה ומה ההסתברות שינגח או יבעט למסגרת, ויכול להציע שינוי במיקום השחקנים מראש.
- איך נבדק חיזוי פציעות בקבוצה מהליגה האיטלקית הבכירה?
- 26 שחקנים מקצועיים ענדו מכשירי ניטור במשך 23 שבועות, ובמאות אימונים הוקלטו גיל, משקל, תפקיד על המגרש, פציעות עבר ומרחקי ריצה כולל ריצה במאמץ רב. הצלבת הנתונים עם אירועי פציעה שנרשמו במהלך העונה שימשה לפיתוח כלי לחיזוי פציעות ללא מגע, כלומר פציעות עומס ושחיקה ולא תיקולים.
מתיאור הפרק
בינה מלאכותית מסייעת לזהות תבניות במשחקי כדורגל, לדייק בטקטיקות ולמנוע פציעות באימונים. לכתבה באתר: https://bit.ly/3AkawNv
/ עוד פרקים על בינה מלאכותית
- 001 - פודקאסט הצומתהצומת | יומינט ואוסינט: ארגז הכלים של היזם החדש - הודיה בן חמוהודיה בן חמו, בת 24, מנהלת סוכנות שיווק ומיזם הדרכה, מספרת איך תואר שהתחילה בגיל 16 ושבת ששמרה לבד מגיל 6 בנו לה משמעת של יזמית.
- 15-מיליון15-מיליוןפרק הכנה ראשון שמפרק את חוקי משחק הפנטזי של המונדיאל ואת השאלה האמיתית - מתי לוותר על הכוכב הגדול לטובת מיסמאצ' זול.
- 8-דקות-מודעות-קבלית-עם-מאיר-ישורוןפרק 1365: עולם מושלםשיעור בוקר קבלי על למה גם המחלות והרוע לא מיותרים בבריאה, ולמה מה שנראה לנו כחושך הוא בעצם אור שאין לנו עדיין כלים לראות אותו.
- ai-today-בינה-מלאכותיתפרק 1 | שגשוג האנושות או עתיד אכזרשיחה עם חוקר בינה מלאכותית ותיק על הדרך מהטכניון של שנות ה-90 ועד מכונות שכבר יודעות לנחש על מה חשבת - ועל מה חלמת.